Python数据分析(四)——plot方法

简介: Python数据分析(四)——plot方法

Series和DataFrame都有一个用于生成图表的plot方法,该方法是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装,使得创建可视化图形变得容易。


plot方法默认为线形(kind='line');


使用kind='bar'(垂直柱状图)或kind='barh'(水平柱状图)可生成柱状图,Series和DataFrame的索引将用作X(bar)或Y(barh)刻度

使用kind='hist'可生成直方图(histogram),直方图是一种可以对值频率进行离散化的柱状图

使用kind='kde'生成KDE(Kernel Density Estimate)密度图

使用kind='pie'生成饼图

使用kind='scatter'生成散点图

使用kind = 'box'生成盒图

Series.plot方法的参数如下:


label:用于图例的标签

ax: 要在其上进行绘制的matplotlib subplot对象。如果没有设置,则使用当前matplotlib subplot

kind: 可以是’line’, ‘bar’, ‘barh’, ‘kde’

style: 将要传给matplotlib的风格字符串

logy: 在Y轴上使用对数标尺

use_index: 将对象的索引用作刻度标签

xticks: 用作X轴刻度的值

yticks: 用作Y轴刻度的值

xlim: X轴的界限

ylim: Y轴的界限

DataFrame还有一些用于对列进行灵活处理的选项,如下表:


subplots:将各个DataFrame列绘制到单独的subplot中

sharex:如果subplots=True,则共用同一个X轴,包括刻度和界限

sharey: 类似于sharex

figsize: 表示图像大小的元组

title: 表示图像标题的字符串

legend: 添加一个subplot图例(默认为True)

sort_columns: 以字母表顺序绘制各列,默认使用前列顺序

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